Ce matin, je me suis réveillé en me demandant (cela pourrait être dû au fait que la nuit dernière je n'ai pas beaucoup dormi): étant donné que la validation croisée semble être la pierre angulaire de la prévision des séries chronologiques, quels sont les modèles que je devrais "normalement "contre-valider?
J'en ai trouvé quelques-uns (faciles), mais je me suis vite rendu compte qu'ils n'étaient que des cas particuliers de modèles ARIMA. Je me demande donc maintenant, et c'est la vraie question, quels modèles de prévision l'approche de Box-Jenknins intègre-t-elle déjà?
Laisses-moi le mettre comme ça:
- Moyenne = ARIMA (0,0,0) avec constante
- Naïf = ARIMA (0,1,0)
- Dérive = ARIMA (0,1,0) avec constante
- Lissage exponentiel simple = ARIMA (0,1,1)
- Lissage exponentiel de Holt = ARIMA (0,2,2)
- Holt amorti = ARIMA (0,1,2)
- Holt-Winters additifs: SARIMA (0,1, m + 1) (0,1,0) m
Quoi d'autre peut être ajouté à la liste précédente? Existe-t-il un moyen de faire une régression moyenne mobile ou des moindres carrés "à la manière d'ARIMA"? Comment se traduisent également d'autres modèles simples (par exemple ARIMA (0,0,1), ARIMA (1,0,0), ARIMA (1,1,1), ARIMA (1,0,1), etc.)?
Veuillez noter que, au moins pour commencer, je ne suis pas intéressé par ce que les modèles ARIMA ne peuvent pas faire. Pour l'instant, je veux seulement me concentrer sur ce qu'ils peuvent faire.
Je sais que comprendre ce que fait chaque «élément constitutif» d'un modèle ARIMA devrait répondre à toutes les questions ci-dessus, mais pour une raison quelconque, j'ai des difficultés à le comprendre. J'ai donc décidé d'essayer une approche de type "reverse engineering".
Vous pouvez ajouter
Dérive: ARIMA (0,1,0) avec constante.
Holt amorti: ARIMA (0,1,2)
Les classes ETS (lissage exponentiel) et ARIMA des modèles se chevauchent, mais aucune n'est contenue dans l'autre. Il existe de nombreux modèles ETS non linéaires sans équivalent ARIMA et de nombreux modèles ARIMA sans équivalent ETS. Par exemple, tous les modèles ETS ne sont pas stationnaires.
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En d'autres termes, l'EWMA est un modèle particulier dans la classe des modèles ARIMA. En fait, il existe différents types de modèles EWMA et ceux-ci se trouvent être inclus dans la classe des modèles ARIMA (0, d, q) - voir Cogger (1974) :
L'optimalité du lissage exponentiel d'ordre général par KO Cogger. Recherche opérationnelle. Vol. 22, n ° 4 (juillet - août 1974), p. 858-867.
Le résumé de l'article est le suivant:
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